import numpy as np
import cv2 as cv

standard_ori_pic = "./DebugImg/standard/standard_ori.bmp" # 标准图像
standard_pic = "./DebugImg/standard/standard.bmp" # 标准图像拍摄后的图像

ori_pic_file_path = "./DebugImg/ori/" # 图像原始的存储路径
pic_file_path = "./DebugImg/pic/" # 拍摄后的图像存储的路径

index_list = [[5, 498, 266], [6, 411, 218], [7, 354, 185]]  # 初始化index_list
local_list = index_list[2] # 获取当前的放大倍数、长、高数据
# 初始化拍摄出来的照片原始的宽度（宽度/3）和高度（高度+4）
n, width, height = local_list[0], int(local_list[1] / 3), local_list[2]+4

r_threshold = 98#122  # 红色归为255的阈值
g_threshold = 100#123  # 绿色归为255的阈值
b_threshold = 105#123  # 蓝色归为255的阈值

fin_color_list = [[100,140,160],[85,100,95], [98,100,95]] # 每个块的rgb阈值
point_row_col = [[15, 15], [12, 12], [10, 12]]  # 三个独立的照片第一个色块的截至位置
camera_2 = [[20, 1050, 115, 670],[20,1050,695,1250],[20,1050,1275,1825]] # 第二个摄像机
row_col_dis = 8 # 每次动态跳点的row和col的距离

# fin_color_list = [[90,100,95],[85,100,95], [98,100,95]] # 每个块的rgb阈值
# point_row_col = [[10, 6], [6, 6], [6, 6]]  # 三个独立的照片第一个色块的截至位置
# camera_2 = [[30, 1058, 115, 675],[30,1058,693,1255],[30,1055,1275,1830]] # 第二个摄像机
# row_col_dis = 5 # 每次动态跳点的row和col的距离


# 黑白边框长度
top_bottom_black = 1
left_right_black = 1
top_bottom_white = 1
left_right_white = 1